Reseñas y detalles del producto de Frame AI

Frame está asistiendo en lo siguiente para nuestra organización:

- Informar a las partes interesadas sobre las desviaciones del sentimiento de las cuentas

- Guiar las decisiones estratégicas de productos utilizando datos de costo y sentimiento sobre características clave

- Mantener las tasas de escalamiento en un bajo nivel de la industria de 0.56% mientras se mantiene al equipo de Soporte con altos estándares de CSAT

Con los datos que Frame proporciona, podemos iniciar y conducir proactivamente discusiones con nuestros equipos PDE que llevan a una comprensión más profunda del verdadero sentimiento del cliente y los puntos de dolor respecto a nuestras características más adoptadas. Con las puntuaciones predictivas de CSAT y Pre-Escalación de Frame, podemos identificar las escalaciones de clientes antes de que ocurran y obtener los recursos apropiados en la sala más rápido para resolver elementos de alta preocupación para nuestros clientes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Dado que su producto nos permite integrar puntos de datos en otros sistemas como Salesforce CRM, pudimos crear alertas personalizadas en nuestro sistema de elección para revisar proactivamente los casos de Soporte basados en los casos de uso mencionados. También nos permite proporcionar visibilidad adicional a los agentes de Soporte directamente en sus casos, permitiéndoles ajustar rápidamente sus interacciones con los clientes si es necesario.

En términos de Costo de Servicio, los factores altamente personalizables de su producto nos permitieron comenzar a analizar rápidamente los casos atípicos; los casos que nos cuestan más tiempo y dinero para apoyar que el promedio ahora pueden desencadenar rápidamente una discusión de colaboración con otros equipos como I+D, incluyendo puntos de datos reales de Frame AI para añadir peso a la conversación. Confiar en las señales que detectan es mucho más confiable que las estimaciones de los propios agentes de Soporte al final. En el transcurso de un año, este enfoque nos permitió reducir nuestro costo de servicio en un 24% (¡hasta ahora!)

Las alertas de Riesgo de Escalación combinadas con otros ajustes menores nos permitieron reducir las solicitudes de escalación en casi un 50%. Revisar proactivamente los casos con expertos y ayudar proactivamente a los agentes de Soporte también tiene un impacto positivo en la satisfacción general del cliente, que aumentó un 4.2% en el último año.

El CSAT predictivo se basa en señales recopiladas en TODOS los casos de Soporte recibidos, frente al 15% de respuestas de encuestas transaccionales formales que recibimos de los clientes. Ambas puntuaciones están alineadas con una diferencia del 1%, lo que significa que podemos confiar en el valor predicho por Frame AI y estar más seguros al mostrar este valor a la dirección, ya que se basa en una escala mucho mayor que las encuestas reales.

Están introduciendo capacidades de Resumen de Casos a través de IA, que estamos probando en este momento y estamos muy satisfechos con los resultados, que también incluyen consejos de entrenamiento para los agentes basados en las interacciones del caso. Una vez más, esos puntos de datos están disponibles para nosotros, por lo que podemos reutilizarlos en nuestros informes, automatizaciones, iniciativas de mejora continua y mostrarlos de manera transparente a los agentes de Soporte también. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Frame está ayudando a analizar nuestros tickets de soporte y hacer recomendaciones sobre lo que deberíamos hacer en circunstancias específicas. Realmente, eso es solo la punta del iceberg: Frame también nos ayuda con automatizaciones y alertas en tickets potencialmente desafiantes. Están integrados en nuestras prácticas comerciales principales de maneras que ayudan a garantizar que no pasemos por alto cosas en el lado del soporte. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Frame AI analiza todos nuestros tickets y nos permite conocer los problemas rápidamente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Esto ha sido muy útil para informarnos cuando un cliente está descontento y necesitamos intervenir para averiguar cómo podemos servir mejor a nuestro cliente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Helping us identify where the risk and gaps with our end users. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El problema principal que Frame AI resuelve es el esfuerzo manual de leer cada caso para establecer una tendencia o encontrar esa aguja en el pajar. Descubrir cuántos clientes experimentaron problemas con log4j, por ejemplo, o con qué frecuencia los clientes se quedan atascados realizando una tarea en particular. Normalmente, la búsqueda por palabras clave combinada con algunas etiquetas personalizadas te proporciona la información que necesitas rápidamente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Ayudándonos a entender dónde está el dolor y cómo podemos ajustar nuestros sistemas y procesos para enfocar mejor el autoservicio. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Tagging and acting on product feedback across a number of feedback channels, at scale. Benchmarking and baselining complex areas / features within our product and ensuring we act on those causing the most user friction. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Estábamos manejando solicitudes de soporte en Slack y comenzábamos a sentirnos abrumados y preocupados de que pudiéramos dejar pasar problemas y perder valiosos conocimientos. El camino normal es alejarse de Slack y pasar a Zendesk u otros sistemas de tickets. Nuestro equipo no quería perder el contacto cercano y la capacidad de respuesta que teníamos con Slack, pero necesitaba obtener algunos de los informes y políticas de escalamiento que tenía un sistema de tickets.

Descubrimos Frame AI y lo integramos, y ha hecho precisamente eso. A medida que nuestra carga de trabajo de soporte ha crecido, Frame ha permitido que nuestro equipo de soporte escale y transfiera problemas entre diferentes ingenieros que están de guardia. Tenemos una forma de conocer todos los problemas abiertos y transferir la propiedad de ellos. La mejor parte es que nuestros clientes todavía interactúan con nosotros usando Slack y no necesitan aprender nada nuevo. Siguen usando Slack y comunicándose con nuestro equipo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.